CRM an Data PlattformenEcommerce a RetailE-Mail Marketing & E-Mail Marketing Automatiséierung

Daten Standardiséierung: Definéieren, Test an Transforméieren

Wärend Organisatiounen sech op eng Datekultur uechter d'Entreprise réckelen, vill kämpfen nach ëmmer fir hir Donnéeën richteg ze kréien. Date vun ënnerschiddleche Quellen zéien a variéierend Formater a Representatioune kréien vun deem wat déiselwecht Informatioun soll sinn - verursaacht sérieux Stroossespären an Ärer Datenrees.

D'Teams erliewen Verspéidungen a Feeler beim Ausféieren vun hire Routine-Operatiounen oder Extrait vun Abléck aus Datesets. Esou Probleemer zwéngen d'Geschäfter en Datestandardiséierungsmechanismus anzeféieren - dat garantéiert datt Daten an enger konsequent an eenheetlecher Vue uechter d'Organisatioun präsent sinn. 

Loosst eis e méi déif kucken op den Datestandardiséierungsprozess: wat et heescht, d'Schrëtt et enthält, a wéi Dir eng Standarddatenvisioun an Ärer Entreprise kënnt erreechen.

Wat ass Datestandardiséierung?

Einfach gesot, Datestandardiséierung ass de Prozess fir Datenwäerter vun engem falschen Format op e korrekt ze transforméieren. Fir eng standardiséierter, eenheetlech a konsequent Datesiicht uechter d'Organisatioun z'erméiglechen, mussen d'Datewäerter dem erfuerderleche Standard konform sinn - am Kontext vun den Datefelder, zu deenen se gehéieren.

Beispill vun Daten Standardiséierung Feeler

Zum Beispill, de Rekord vum selwechte Client, deen op zwou verschiddene Plazen wunnt, sollt keng Differenzen an Virnumm a Familljennumm, E-Mail Adress, Telefonsnummer a Wunnadress enthalen:

Numm E-Mailadress Telefonsnummer Gebuertsdatum Geschlecht Wunnsëtz Adress
John Oneel john.neal@gmail.com 5164659494 14 / 2 / 1987 M 11400 W Olimpic BL # 200
Source 1

Virnumm Familljennumm E-Mailadress Telefonsnummer Gebuertsdatum Geschlecht Wunnsëtz Adress
John O'neal john.neal_gmail.com + 1 516-465-9494 2 / 14 / 1987 Männlech 11400 W Olympic 200
Source 2

Am Beispill hei uewen kënnt Dir déi folgend Aarte vun Inkonsistenz gesinn:

  1. Strukturell: Déi éischt Quell deckt de Client Numm als eenzegt Feld, während déi zweet et als zwee Felder späichert - Virnumm a Familljennumm.
  2. Muster: Déi éischt Quell huet eng valabel E-Mail Muster op d'E-Mailadressfeld erzwéngen, während déi zweet siichtbar fehlt @ luucht Symbol. 
  3. Daten Typ: Déi éischt Quell erlaabt nëmmen Zifferen am Feld vun der Telefonsnummer, während déi zweet e String-Typ Feld huet, deen och Symboler a Plazen enthält.
  4. Format: Déi éischt Quell huet de Gebuertsdatum am Format MM/DD/JJJJ, während déi zweet en am Format DD/MM/JJJJ huet. 
  5. Domain Wäert: Déi éischt Quell erlaabt Geschlecht Wäert als M oder F gespäichert ze ginn, während déi zweet Quell déi komplett Form späichert - männlech oder weiblech.

Esou Datekonsistenz féiert Iech fir sérieux Feeler ze maachen, déi Äert Geschäft vill Zäit, Käschten an Effort verléiere kënnen. Aus dësem Grond, Ëmsetzung vun engem Enn-ze-Enn Mechanismus fir de Standardiséierung vun Daten ass entscheedend fir Är Datehygiene z'erhalen.

Wéi Standardiséiert Daten?

Datestandardiséierung ass en einfache véier-Schrëtt Prozess. Awer ofhängeg vun der Natur vun Inkonsistenzen, déi an Ären Donnéeën präsent sinn a wat Dir probéiert ze erreechen, kënnen d'Methoden an Techniken fir Standardiséierung variéieren. Hei presentéiere mir eng generesch Daumregel déi all Organisatioun ka benotze fir seng Standardiséierungsfehler ze iwwerwannen. 

  1. Definéiert wat de Standard ass

Fir all Staat z'erreechen, musst Dir als éischt definéieren wat de Staat tatsächlech ass. Am éischte Schrëtt vun all Datestandardiséierungsprozess ass et z'identifizéieren wat néideg ass fir z'erreechen. De beschte Wee fir ze wëssen wat Dir braucht ass d'Geschäftsufuerderunge ze verstoen. Dir musst Är Geschäftsprozesser scannen fir ze kucken wéi eng Donnéeën erfuerderlech sinn a wéi engem Format. Dëst hëlleft Iech eng Baseline fir Är Datebedéngungen ze setzen.

Eng Datestandard Definitioun hëlleft z'identifizéieren:

  • D'Date Verméigen entscheedend fir Äre Geschäftsprozess, 
  • Déi néideg Datefelder vun dëse Verméigen,
  • D'Datentyp, d'Format an d'Muster hir Wäerter musse konform sinn,
  • D'Gamme vun akzeptabel Wäerter fir dës Felder, etc.

  1. Test Datesätz géint de definéierte Standard

Wann Dir eng Standarddefinitioun hutt, ass de nächste Schrëtt ze testen wéi gutt Är Datesätz géint si leeschten. Ee Wee fir dëst ze bewäerten ass ze benotzen Datenprofiléierung Tools déi iwwergräifend Berichter generéieren an Informatioun fannen wéi de Prozentsaz vu Wäerter, déi den Ufuerderunge vum Datefeld entspriechen, sou wéi:

  • Ginn d'Wäerter dem erfuerderlechen Datetyp an dem Format no?
  • Ginn Wäerter ausserhalb vun der akzeptabel Gamme leien?
  • Benotzt Wäerter verkierzte Formen, wéi Ofkierzungen a Spëtznumm?
  • sidd Adressen standardiséiert wéi néideg - wéi z USPS Standardiséierung fir US Adressen?

  1. Net-konforme Wäerter transforméieren

Elo ass et endlech Zäit Wäerter ze transforméieren déi net dem definéierte Standard entspriechen. Loosst eis e Bléck op déi allgemeng benotzt Datentransformatiounstechniken kucken.

  • Daten Parsing - E puer Datefelder musse fir d'éischt geparséiert ginn fir déi néideg Datekomponenten ze kréien. Zum Beispill, Parsing vum Nummfeld fir den éischten, mëttleren a Familljennumm ze trennen, souwéi all Präfixe oder Suffixen, déi am Wäert präsent sinn.
  • Datentyp a Formatkonversioun - Dir musst vläicht net-konform Zeeche während der Konversioun ewechhuelen, Zum Beispill, Symboler an Alfabeten aus enger Ziffer-nëmmen Telefonsnummer ewechzehuelen.
  • Muster Matching a Validatioun - Muster Konversioun gëtt gemaach andeems Dir e reegelméissegen Ausdrock fir d'Muster konfiguréiert. Fir E-Mailadresswäerter déi mat engem reguläre Ausdrock entspriechen, musse se parséiert an an dat definéiert Muster transforméiert ginn. eng E-Mailadress kann validéiert ginn andeems Dir de Regex benotzt:

^[a-zA-Z0-9+_.-]+@[a-zA-Z0-9.-]+$

  • Ofkierzung Erweiderung - Firmennimm, Adressen, a Persounennimm enthalen dacks ofkierzte Formen, déi Är Datesaz dozou féieren kënnen ënnerschiddlech Representatioune vun der selwechter Informatioun ze enthalen. Zum Beispill musst Dir Landstaaten ausbauen, sou wéi NY op New York ëmsetzen.
  • Kaméidi Ewechhuele a Schreifweis Korrektur - Verschidde Wierder fügen net wierklech eng Bedeitung un e Wäert, an amplaz vill Kaméidi an engem Dataset aféieren. Esou Wäerter kënnen an engem Dataset identifizéiert ginn andeems se et géint en Dictionnaire lafen, deen dës Wierder enthält, se markéieren an entscheeden wéi eng permanent ewechhuelen. Dee selwechte Prozess kann ausgefouert ginn fir Schreiffehler an Tippfehler ze fannen.

  1. Retest d'Datesaz géint de definéierte Standard

Am leschte Schrëtt gëtt de transforméierte Dataset géint den definéierte Standard nei getest fir de Prozentsaz vun Datenstandardiséierungsfehler erauszefannen, déi fixéiert goufen. Fir d'Feeler déi nach ëmmer an Ärem Datesaz bleiwen, kënnt Dir Är Methoden ofstëmmen oder nei konfiguréieren an d'Donnéeën erëm duerch de Prozess lafen. 

Apaken

D'Quantitéit un Daten déi haut generéiert ginn - an d'Varietéit vun Tools an Technologien déi benotzt gi fir dës Donnéeën z'erfaassen - féiert Firme fir déi schrecklech Datemess ze konfrontéieren. Si hunn alles wat se brauchen, awer si sinn net ganz sécher firwat d'Donnéeën net an enger akzeptabeler an benotzbarer Form a Form präsent sinn. Datestandardiséierungsinstrumenter z'adoptéieren kënnen hëllefen sou Inkonsistenz ze korrigéieren an eng erfuerderlech Datekultur uechter Är Organisatioun z'erméiglechen.

Zara Ziad

Zara Ziad ass e Produktmarketing Analyst bei Donnéeën Leeder mat engem Hannergrond am IT. Si ass passionéiert iwwer eng kreativ Inhaltsstrategie ze designen déi d'real Welt Datehygiene Themen beliicht déi vill Organisatiounen haut konfrontéieren. Si produzéiert Inhalt fir Léisungen, Tipps a Praktiken ze kommunizéieren, déi Entreprisen hëllefe kënnen, inherent Datequalitéit an hire Business Intelligence Prozesser ëmzesetzen an z'erreechen. Si beméit sech fir Inhalt ze kreéieren deen op eng breet Palette vun Zuschauer gezielt ass, rangéiert vum technesche Personal bis zum Endverbraucher, souwéi Marketing et iwwer verschidden digital Plattformen.

Verbonnen Artikelen

Wat denks du?

Dëse Site benotzt Akismet fir Spam ze reduzéieren. Léiert wéi Är Kommentarfaten veraarbecht ginn.

Zréck erop zum Knäppchen